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Pesori e pregiudizi è una piattaforma completa progettata per semplificare i modelli di sviluppo, distribuzione e gestione degli intelligenza artificiale (AI). Fornisce un ambiente unificato in cui gli sviluppatori possono costruire, perfezionare e monitorare in modo efficiente applicazioni di intelligenza artificiale. La piattaforma supporta una vasta gamma di framework di intelligenza artificiale e si integra perfettamente con le architetture esistenti, essi locali o nel cloud.

Le caratteristiche chiave di pesi e pregiudizi includono la capacità di tracciare esperimenti per la riproducibilità e la governance, gestire il lignaggio del modello e raccogliere feedback umani. Offre inoltre strumenti per lo spazio di iperparametro, che aiuta a ottimizzare le prestazioni del modello testando sistematicamente diverse combinazioni di iperparametri. Inoltre, la piattaforma facilita la collaborazione interattiva tra i membri del team consentendo loro di condividere facilmente approfondimenti e risultati.

Il framework Weave all'interno di pesi e pregiudizi consente agli utenti di valutare, monitorare e iterare sulle applicazioni di intelligenza artificiale, garantendo un miglioramento continuo in qualità, latenza, costi e sicurezza. Ciò è particolarmente utile per le aziende che desiderano passare i progetti di intelligenza artificiale dalle fasi pilota alle fasi di produzione. Sfruttando pesi e pregiudizi, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla costruzione di robusti sistemi di intelligenza artificiale senza preoccuparsi dell'infrastruttura sottostante, rendendola una scelta ideale per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale in vari settori.

Pesi e pregiudizi: la piattaforma per sviluppatori AI. Tieni traccia di tutto ciò che ti serve per rendere riproducibili i tuoi modelli con Pesi e bias, dagli iperparametri e il codice ai pesi del modello e alle versioni del set di dati. Weights & Biases aiuta il tuo team ML a sbloccare la propria produttività ottimizzando, visualizzando, collaborando e standardizzando il modello e le pipeline di dati, indipendentemente dal framework, dall'ambiente o dal flusso di lavoro. Utilizzato dagli ingegneri ML di OpenAI, Lyft, Pfizer, Qualcomm, NVIDIA, Toyota, GitHub e MILA, W&B fa parte del nuovo standard di best practice per l'apprendimento automatico. W&B è gratuito per uso personale e progetti accademici ed è facile iniziare.

Sito web: wandb.ai

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